[发明专利]一种基于聚类算法的工业可调负荷潜力分析方法及系统

说明书

本发明涉及电网负荷调度技术领域，提出了一种基于聚类算法的工业可调负荷潜力分析方法及系统，包括获取多个可调节负荷设备的历史数据作为样本集，包括设备名称、设备所属行业、额定功率、运行容量、削峰调节容量和填谷调节容量；将样本集进行聚类处理，划分为K个类别；计算每个类别中所有可调节负荷设备的平均削峰调节容量和平均填谷调节容量，构建可调节负荷资源池特征库。通过上述技术方案，能够快速准确的预测设备的可调节负荷潜力，对负荷调度提供了可靠的数据基础。

技术领域

本发明涉及电网负荷调度技术领域，具体的，涉及一种基于聚类算法的工业可调负荷潜 力分析方法及系统。

背景技术

随着经济结构的逐步调整，全社会用电量持续攀升，虽然电力建设高速发展，但局部性、 季节性的缺电问题依然存在。同时，为了推动能源结构转型和实现节能减排，风电、光伏等 新能源发电比重快速上升，使得发电侧资源的调峰能力明显不足，严重影响电力系统的安全 稳定运行。

为了应对日益严峻的供需不平衡问题，需求侧资源受到越来越多的重视。负荷调度作为 需求侧资源的重要组成部分，是缓解用电紧张的重要手段之一。可调负荷潜力是实现负荷调 度的重要参考依据，然而现有技术中鲜有对于可调负荷潜力的预测的研究。

发明内容

本发明提出一种基于聚类算法的工业可调负荷潜力分析方法及系统，通过对可调节负荷 设备的历史数据进行聚类，实现了可调节负荷潜力的预测，解决了上述技术问题。

本发明的技术方案如下：

第一方面，一种基于聚类算法的工业可调负荷潜力分析方法，包括如下步骤：

输入目标用户的可调节负荷设备参数，包括设备名称、设备所属行业、额定功率、运行 容量；

根据输入的可调节负荷设备参数，在可调节负荷资源池特征库寻找目标类别，获取目标 类别对应的平均削峰调节容量和平均填谷调节容量作为预测结果，所述目标类别具体为：设 备名称和所属行业；

所述可调节负荷资源池特征库的构建过程包括：

获取多个可调节负荷设备的历史数据作为样本集，包括设备名称、设备所属行业、额定 功率、运行容量、削峰调节容量和填谷调节容量；

将样本集进行聚类处理，划分为K个类别；

计算每个类别中所有可调节负荷设备的平均削峰调节容量和平均填谷调节容量，构建可 调节负荷资源池特征库。

第二方面，一种基于聚类算法的工业可调负荷潜力分析系统，包括，

第一获取模块，用于获取多个可调节负荷设备的历史数据作为样本集，包括设备名称、 设备所属行业、额定功率、运行容量、削峰调节容量和填谷调节容量；

第一处理模块，用于将样本集进行聚类处理，划分为K个类别；

第一计算模块，用于计算每个类别中所有可调节负荷设备的平均削峰调节容量和平均填 谷调节容量，构建可调节负荷资源池特征库；

第一输入模块，用于输入目标用户的可调节负荷设备参数，包括设备名称、设备所属行 业、额定功率、运行容量；

第二计算模块，用于根据输入的可调节负荷设备参数，在所述可调节负荷资源池特征库 寻找目标类别，获取目标类别对应的平均削峰调节容量和平均填谷调节容量作为预测结果。

第三方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现一种基于聚类算法的工业可调负荷潜力分析方法的步 骤。

本发明的工作原理及有益效果为：